孝敬指南：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh/issues/2

项目货仓：https://github.com/apachecn/ds100-textbook-zh

孝敬指南

请您勇敢地去翻译和改造翻译。虽然我们追求卓越，但我们并不要求您做到十全十美，因此请不要担忧因为翻译上出错——在大部分情况下，我们的处事器已经记录所有的翻译，因此您不必担忧会因为您的掉误遭到无法挽回的粉碎。（改编自维基百科）

卖力人：

飞龙：562826179

章节列表

Web 技术

超文本传输协议

措置惩罚惩罚文本

python 字符串要领

正则表达式

regex 和 python

关系数据库和 SQL

关系模型

SQL

SQL 连接

建模与预计

模型

损掉函数

绝对损掉和 Huber 损掉

梯度下降与数值优化

使用措施最小化损掉

梯度下降

凸性

随机梯度下降法

概率与泛化

随机变量

期望和方差

危害

线性模型

预测小费金额

用梯度下降拟合线性模型

多元线性回归

最小二乘-几何透视

线性回归案例研究

特征工程

沃尔玛数据集

预测冰淇淋评级

偏方差权衡

危害和损掉最小化

模型偏差和方差

交叉验证

正规化

正则化直觉

L2 正则化：岭回归

L1 正则化：LASSO 回归

分类

概率回归

Logistic 模型

Logistic 模型的损掉函数

使用逻辑回归

经验概率漫衍的近似

拟合 Logistic 模型

评估 Logistic 模型

多类分类

统计揣度

假设查验和置信区间

置换查验

线性回归的自举（真系数的揣度）

学生化自举

P-HACKING

向量空间回顾

流程 一、认领

首先检察整体进度，确认没有人认领了你想认领的章节。

然后答复 ISSUE，，注明“章节 + QQ 号”（必然要留 QQ）。

二、校对

需要校对：

语法

术语使用

文档格局

如果感受现有翻译欠好，从头翻译也是可以的。

三、提交

fork Github 项目

改削docs中的文档。

push

pull request

请见 Github 入门指南。

UCB DS100 讲义《数据科学的道理与技巧》校对勾当正式启动 | ApacheCN